配给制终结后，软件为何仍停留在 2015 年

我们正处在构建软件的最好时代。每月200美元的订阅就能让你用上最先进的编程模型，几乎什么都能造。那么，为什么我们的软件没有好上10倍？为什么我们的大多数软件看起来还像是2015年设计的，只不过首页多了一个聊天框？

简短的回答是配给制。它已经结束了，而我们还没有跟上。

在 Claude Code（BC）之前¹，构建软件的物理规律看起来大不相同。软件构建成本高昂，运行成本低廉。写代码的瓶颈在于招聘和留住昂贵的工程师，而这些工程师又需要昂贵的管理者来保证进度，需要昂贵的产品经理来帮忙想清楚该做什么。计算、内存和存储的成本逐年下降。上市 SaaS 公司的中位数把每1美元收入的约75美分留作毛利润。²

工程带宽是所有科技公司中最稀缺的资源，我们得到的产品正是对它进行配给的结果。你可以从行业前辈传下来的信条中看到这一点：最小可行产品（MVP）、精益创业、“只做一件事”。赢家们在崛起过程中所做的取舍塑造了每一个品类，因为行业里的其他人都照抄了他们。

以 GitHub 的 pull request 为例。它始于2008年，当时不过是一个通知：你在别人仓库的 fork 上做了改动，并请求对方把这些改动“pull”过去。后来，这个功能演变成了我们今天看到的样子：有 diff、有讨论、有合并按钮。这个功能最初是为开源协作而建的，然而每一家其他 git 托管平台都照抄了它，即便它们并不是为开源而建，以至于就连今天那些发誓要为智能体编程打造一个更好的 GitHub 的公司，似乎也摆脱不掉它。Salesforce 1999年的 lead/opportunity/pipeline 对象模型成了 CRM 的定义。此后创立的每一家 CRM 公司都继承了它。

在 Claude Code（AC）之后，造就我们今天所用每一款软件的经济学已经反转。构建软件变得便宜，新增一个功能的边际成本趋近于零；而运行软件——如今 AI 处在关键路径上——却变得昂贵。任何使用 LLM 的产品现在都背负着真实的销货成本和真实的每用户边际成本。软件已经从高固定成本（研发团队）加约等于零的边际成本（廉价算力），翻转为低固定成本（更精简的研发团队、更多智能体）加可观的边际成本（前沿模型）。

软件现在看起来更像制造业，而不是 SaaS。³

我们的产品是被配给制塑造的，而配给制已经结束。如果你今天在构建产品，你不再受制于昨天的约束。一个新产品或新功能构建起来既便宜又容易。做实验也很容易，因为代码无论多复杂，如今都是可丢弃的。所以，从这里开始，我们得到的软件理应看起来完全不同，并且好上几个数量级。但它并没有，至少目前还没有。

在旧金山的 Market Street 上走一走，你会看到广告牌和 Muni 公交车上贴满了构建 AI 智能体的公司的广告。眯眼一看，几乎全都是 OpenClaw 的克隆，伪装成垂直化的智能体。似乎每个人都在造同样的东西，仿佛他们不知道自己现在几乎什么都能造。我们得到的是更多软件，而不是不同的软件。⁴

我们行业还没有跟上配给制的终结，原因有几个：

• BC 时代关于如何打造成功软件产品的智慧根深蒂固、难以摆脱，任何谈论“tokenmaxxing”（自由花费 token 而不是配给它们）⁵的人都会遭到嘲笑。
• 销售不属于任何类别的新产品很难，因为大多数采购团队是按类别采购的。一个看起来不像 CRM 的 CRM，即使好上 10 倍，也很难卖出去，除非有一位愿意承担风险的拥护者。
• 资本仍在流向已被验证的“X for Y”初创公司。OpenClaw 大获成功，所以“OpenClaw for X”很容易融资。
• 最后，大型在位企业交付的是它们的组织架构图，而组织架构图是围绕人头数构建的。对它们来说，从根本上改变软件的构建方式几乎不可能。⁶

BC 时代的一些约束仍然成立。分发仍然是在位企业最大的护城河，也是新来者最难攻克的。⁷信任需要数年才能赢得，尤其是在消费者中。写代码便宜，但维护不便宜：一个正在规模化的产品需要与一个从零到一交付的产品不同的组织，而大多数谈论 tokenmaxxing 的人只谈交付。而且现在每个用户都要消耗 token。但这些都不能解释为什么我们构建的软件看起来仍然像是 2015 年的。

为了更好地理解这种滞后，想想在 1880 年代初电力商业化之后，美国制造业花了大约四十年才看到生产率提升。工厂最初只是用一台驱动同样轴和皮带的大电动机取代蒸汽机，所以生产率提升微乎其微。只有当工厂围绕每台机器上的小电动机重新设计车间布局时，收益才到来。软件行业尚未重新设计其车间布局，而先于他人做到这一点的公司很有可能达到逃逸速度。⁸

追赶将采取两种形式。

GitHub 不会被一个“全新且改进”的、硬加上 AI 的 GitHub 取代，而是会被一家重新思考人类与智能体代码协作的公司取代，在这个世界里，人类每天阅读的代码越来越少。⁹Salesforce 也不会被一个“AI 优先”的 CRM 取代。它会被一家从第一性原理出发解决 CRM 问题的公司取代，不带现有对象模型的包袱。¹⁰许多公司正在获得融资，去构建现有类别的 AI 原生版本，而很少有公司在构建没有配给制时该类别应有的样子。

第二种不那么明显：打包。在后配给制的世界里，“只做一件事”的信条不再适用，公司现在可以“煮沸海洋”，捆绑比以往更多的产品，聚合价值并拥有客户关系。¹¹

像 Rippling 和 PostHog 这样的公司是开拓者，早在智能体出现之前就捆绑了多个相关产品。Parker Conrad 很早就这么做了。¹²我们应该会看到更多这种形态的公司。我们还会看到一些乍看奇怪、直到你明白原因的配对，比如 Stripe 收购 OpenRouter，以及 Ramp 推出自己的 LLM 路由器。两者都是金融公司，遵循软件的新成本线：token。

配给制在我们的旧习惯之前就结束了，而我们正处在所有人追上并摆脱旧的产品构建教条之前的这段奇怪空档期。优势属于那些从未学会配给的人。

脚注

1. Claude Code 于 2025 年 2 月作为研究预览版推出，并于 5 月正式全面可用。对我来说，它在 2025 年 12 月左右、Claude Opus 4.5 发布之后才真正进入状态。我在这里用它作为编码智能体的统称。↩
2. Clouded Judgement（Jamin Ball），2024 年 5 月 3 日。↩
3. ICONIQ 的《2026 年 AI 现状报告》显示，AI 产品毛利率在 2025 年为 45%，预计 2026 年为 53%，2027 年为 59%。这在改善，但仍远低于 SaaS 过去习惯的约 75%。↩
4. 在2025 年 9 月，Mike Judge 曾问，所有 AI 构建的软件都在哪里。到 2026 年 1 月，Show HN 帖子增加了一倍多。↩
5. 值得注意的是，曾教导一代创始人交付最小可行产品的 YC，在这方面走得很早。↩
6. 我很喜欢 Google，但看看他们是如何把组织架构图以四个编码智能体的形式交付出来的：Jules、Gemini CLI、Gemini Code Assist 和 Antigravity。↩
7. 借助Muse，Meta 似乎终于在消费级 AI 竞赛中有了一匹马，而且它可以把它每天推到 Facebook、Instagram、Messenger 和 WhatsApp 上的 36 亿人面前。↩
8. 电气化的故事来自 Paul David 的《发电机与计算机》。David 是在回应 Robert Solow 1987 年那句名言：“你到处都能看到计算机时代，唯独在生产率的统计数据里看不到。”↩
9. 所有新的代码托管平台都借着 GitHub 的可靠性问题蜂拥而上，把自己定位为继任者，但我还没看到一个敢于打破 GitHub 所奠定的那些原语的。↩
10. 我最喜欢的例子是Granola，我认为它是一家伪装成 AI 笔记工具的 CRM 公司。它已经置身于 CRM 数据本应来自的那些对话之中。在所有试图取代 Salesforce 成为 CRM 的人当中，他们也许就是能做到的那一个。↩
11. 读一读 Ben Thompson 的聚合理论。↩
12. Parker Conrad 早在智能体出现之前就一直在说“过去 20 年我们一直把商业软件做错了”。见此处。↩

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